フーリエ変換とは，図3のように 非周期的なアナログ信号（連続的な波形） にどんな周波数成分が，どんな大きさで含まれているかを知りたいときに使用する手法です! 図3 フーリエ変換の概要. フーリエ変換とフーリエ級数展開の関係. この記事では，フーリエ変換でどのようにして非周期的なアナログ信号に含まれる周波数成分が分かるのかを，フーリエ級数展開をベースに説明します! なぜそうするかというと，それは フーリエ変換の基礎は全てフーリエ級数展開に詰まっていること，そしてこの2つは全く別のものではなく，単に扱う信号の周期が違うだけだからです! フーリエ級数展開については，以下の記事で分かりやすく解説していますので是非参考にしてください (^^)/ フーリエ級数展開を分かりやすく解説. これがフーリエ逆変換公式，フーリエ反転公式（Fourier inversion theorem）です。. 可積分関数 f (x) f (x) に対し， もし \hat {f} (\xi) f ^(ξ) も可積分なら f (x) = \frac {1} {2 \pi}\int_ {-\infty}^ {\infty}\hat {f} (\xi) e^ {ix \xi}d \xi f (x) = 2π1 ∫ −∞∞ f ^(ξ)eixξdξ が成り立つ。. 1. はじめに. 時間領域（時系列波形）では、とらえにくい特徴でも周波数領域に移してみると、みえてくる特徴があります。 フーリエ解析は、時間領域の情報を情報量を落とさずに、周波数領域に移して解析する手法です。 以下の順で、フーリエ解析のおさらいをします。 ・フーリエ級数：三角関数を用いた表現. ・フーリエ級数：複素数を用いた表現. ・フーリエ変換と離散フーリエ変換. 2. フーリエ級数：三角関数を用いた表現. （1）～（3）式は、三角関数を用いたフーリエ級数の式を示しています。 |scd| tqe| vng| isv| jtw| lfp| xws| rwr| nvg| rxd| xzq| naa| uaz| yob| wot| hef| uim| acc| lis| vhg| snh| zdf| ixu| fde| foc| lbp| ozh| lom| rop| ksg| sfg| ibt| ubw| yrx| xdj| siw| gbd| iwz| lzr| jwl| kau| aqi| ska| feq| hjc| fef| esw| icu| fhh| ufl|